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        <title>Demo展示</title>

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                            <li>
                                <a href="./index.html"><span>首页</span></a>
                            </li>

                            <li class="dropdown">
                                <a href="./portfolio.html" ><span>产品</span></a>
                                <ul class="dropdown-menu" style="right:-40px">
                                    
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                                        <a href="./single_blog_full_width.html">1</a>
                                    </li>
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                                        <a href="./single_blog_full_width.html">2</a>
                                    </li>
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                                        <a href="./single_blog_full_width.html">3</a>
                                    </li>
                                    <li>
                                        <a href="./single_blog_full_width.html">4</a>
                                    </li>
                                    <li>
                                        <a href="./single_blog_full_width.html">5</a>
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                            <li>
                                <a href="./about.html"><span>团队</span></a>
                            </li>
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                        <main class="col-md-8 col-md-offset-2" style="display: block;">
                            <article class="blog-item">
                                <img class="img-responsive center-block" src="assets/img/blog-item1.jpg" alt="blog-featured-image">
                                <div class="blog-heading">
                                    <h3 class="text-capitalize">基于sift的目标识别（匹配）</h3>
                                    <span class="date">2015年11月26日</span>
                                  <!--  <span>12 comments</span>-->
                                </div>
                                <p>
                                  &nbsp;&nbsp; 1、当输入一张查询图像时，会找到相应的尽量小的训练的图像集，作为标注源，四个全局特征各取50个最前面的结果，那么总共有200张图像作为候选用到了很多特征。

                                </p>

                                <p>
                                  &nbsp;&nbsp; 2、把原图和检索集中的图都分割成superpixel级别，并为每一个superpixel计算特征，这里的特征要从各个方面（color，texture，shape…）来挖掘该superpixel的特性，因为本文方法的分割就是基于superpixel这些特征做的。接下来对这些superpixel进行分类。把原图和检索集中的图都分割成superpixel级别，并为每一个superpixel计算特征，这里的特征要从各个方面（color，texture，shape…）来挖掘该superpixel的特性，因为本文方法的分割就是基于superpixel这些特征做的。接下来对这些superpixel进行分类把原图和检索集中的图都分割成superpixel级别，并为每一个superpixel计算特征，这里的特征要从各个方面（color，texture，shape…）来挖掘该superpixel的特性，因为本文方法的分割就是基于superpixel这些特征做的。接下来对这些superpixel进行分类
                                </p>

                                <div class="row">
                                    <div class="col-md-5">
                                    	<img src="./assets/img/data1.jpg" title="拉普拉斯金字塔" >
                                       <!--  <blockquote>
                                        	<img src="./assets/img/data1.jpg" title="拉普拉斯金字塔" >
                                           <p>Duis eget ultricies lorem, et rhoncus augue. Aliquam id est sem tincidunt nisi ac, tristique enim. enim eget facilisis orcidearn malesuada.</p>
                                            <footer>Technext</footer>    
                                        </blockquote>-->
                                    </div>

                                    <div class="col-md-7">
                                        <div class="article-summary">
                                            <p style="margin-left: 60px;">
                                            &nbsp;&nbsp;对一张图像不断的模糊之后向下采样，得到不同分辨率的图像，同时每次得到的新的图像宽与高是原来图像的1/2, 最常见就是基于高斯的模糊之后采样，得到的一系列图像称为高斯金字塔。高斯金字塔不同(DoG)又称为
                                            </p>
                                            <p style="margin-left: 60px;">
                                            &nbsp;&nbsp;对一张图像不断的模糊之后向下采样，得到不同分辨率的图像，同时每次得到的新的图像宽与高是原来图像的1/2, 最常见就是基于高斯的模糊之后采样，得到的一系列图像称为高斯金字塔。高斯金字塔不同(DoG)又称为
                                            </p>
                                            
                                        </div>
                                    </div>
                                </div>

                                <div class="row">
                                    <div class="col-md-12">
                                        <p class="article-conclusion">
                                            	&nbsp;&nbsp;先把原始图片转换为拉普拉斯金字塔，把金字塔中的每个规模的图都放进一个三层的卷积网络里以得到一系列的特征映射（feature maps）。它们都是相互联系的，粗规模的映射将会被采集去匹配最佳大小的映射。因此每一个特征向量都表示了一个针对于某个像素的较大的窗口。同样，一个分割组件或一系列分割组件都将被计算来完善原始图片的轮廓</p>
                                        </p>
                                    </div>
                                </div>






                            </article>
                        </main>
                    </div>
                </div>
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